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14天pytorch第二次打卡
時間 2020-12-30
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訓練模型過程中常見的問題: (1)過擬合(overfitting):模型在訓練時的誤差遠小於測試時的誤差(訓練誤差較小,實際測試時誤差大) (2)欠擬合(underfitting):訓練誤差較大 影響因素:數據集的大小,模型的複雜度等 過擬合改進方法:dropout,正則化 (3)當神經網絡的層數較多時,梯度的計算容易出現消失或爆炸現象。 卷積神經網絡基礎: 二維卷積核(過濾器)在二維數組上不斷滑
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